|
|
Absolute deviation, 绝对离差$ Z8 r& m% y$ @& _) X+ ] J
Absolute number, 绝对数" d. d" Y$ |. M1 B$ Z
Absolute residuals, 绝对残差, E5 Y) H( r4 Z T
Acceleration array, 加速度立体阵
4 v. z5 z; m9 @3 Z2 O8 lAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度8 E9 y6 q, l# T; z
Acceleration normal, 法向加速度
5 i; P0 ]$ Q" P+ N5 u- H" G! j+ [Acceleration space dimension, 加速度空间的维数
4 {8 M' V) u5 X/ o3 F/ vAcceleration tangential, 切向加速度) ?1 M. D1 C6 j2 N) E2 i/ r% m
Acceleration vector, 加速度向量
% m( Q+ [) A, M8 eAcceptable hypothesis, 可接受假设" ^, F8 v' p6 k9 v4 G
Accumulation, 累积, D9 Q0 ?" g* L: ?0 M$ I) ~, p
Accuracy, 准确度/ k! r/ O% h" D$ ?! Y' h- W3 |% A
Actual frequency, 实际频数& q4 o: m/ ~2 z( h0 z
Adaptive estimator, 自适应估计量, f6 Z' D+ I8 w& M
Addition, 相加* y; W" r1 w; p+ T# z& r
Addition theorem, 加法定理
3 ]& @) Z& q; n3 gAdditivity, 可加性
9 q% F1 { {! y' w7 S: UAdjusted rate, 调整率9 U% B$ q: R/ y- D# ]% j
Adjusted value, 校正值* Q; a; l- j/ p" ? p/ W5 c
Admissible error, 容许误差5 x! y2 @. k; ]6 B$ x( h* S
Aggregation, 聚集性) m+ h" `3 r$ }& S5 \) w/ i
Alternative hypothesis, 备择假设
( M7 c8 l' ~/ _. t% Y# l8 eAmong groups, 组间
" b& H$ X0 T9 j% C4 CAmounts, 总量: V7 v& t; D! A: c5 p
Analysis of correlation, 相关分析, m# N6 `! z# F- ^' J5 W" G
Analysis of covariance, 协方差分析
& @, N5 V! U% h" OAnalysis of regression, 回归分析6 g% o/ }4 R6 V/ N. u1 j
Analysis of time series, 时间序列分析8 \, q# l* e# t j" ~% P
Analysis of variance, 方差分析& o0 u" r" I; I8 K+ }( f
Angular transformation, 角转换5 J6 \7 G7 b! W$ m
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析
! ?% F8 I" F) G# {7 O5 ]- I+ D4 k$ ~ANOVA Models, 方差分析模型2 K. m1 B* h7 i7 x; _
Arcing, 弧/弧旋2 d+ Q+ k2 q& O9 Q
Arcsine transformation, 反正弦变换
0 {2 C2 c$ i: W- ~/ AArea under the curve, 曲线面积
6 h& H4 Y2 Y: z5 `9 y+ a R7 |AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
' b; {3 ~6 d* w( mARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计
, T5 k0 {; J5 t9 z" I' bArithmetic grid paper, 算术格纸8 H1 Y/ n1 Z/ G! n' s% T
Arithmetic mean, 算术平均数" s% c6 c$ V0 Y$ R7 u+ Z
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系, M: Y# _5 E7 C" ]' f+ X' N( w
Assessing fit, 拟合的评估
+ I5 m n$ J1 n6 _$ k5 N! x/ fAssociative laws, 结合律
) D" v% q6 N& x$ w3 J4 cAsymmetric distribution, 非对称分布7 t. o9 A. m" C" [9 v a( X
Asymptotic bias, 渐近偏倚
, i7 e. j" ^1 YAsymptotic efficiency, 渐近效率* P* h5 @5 O2 V: e
Asymptotic variance, 渐近方差
. ]% p. b- l. H0 k0 fAttributable risk, 归因危险度
$ ~5 x1 q/ q- y7 ?1 PAttribute data, 属性资料! J8 e6 e2 e d' b# W3 N
Attribution, 属性 |: f5 @- P p$ K& T5 c& C
Autocorrelation, 自相关
5 ^; W: B+ U2 f+ O8 ^1 I$ YAutocorrelation of residuals, 残差的自相关. w5 W5 c1 ^) d/ Y' D. z2 J5 w2 ^
Average, 平均数
" I3 u& k+ O$ A2 l6 g0 ?Average confidence interval length, 平均置信区间长度
8 |( _% E8 K6 u( XAverage growth rate, 平均增长率
j" b) Z n: l% k; {Bar chart, 条形图
7 C( Z% B* `4 V0 l7 z O$ |Bar graph, 条形图; n a5 Q1 B% F" x8 n/ P- o
Base period, 基期
% x: c! y+ c* V+ b$ C5 tBayes' theorem , Bayes定理. S6 E- P, I- z: d4 J
Bell-shaped curve, 钟形曲线7 R7 S v- z4 Q) p! ]+ O" w
Bernoulli distribution, 伯努力分布& L6 ~. C# `+ x- K" }4 F1 t5 _3 a
Best-trim estimator, 最好切尾估计量' c0 z' S2 }7 F1 D" l0 U' `
Bias, 偏性2 q; J. N* f" V6 U
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
' V; t. x$ b9 ?' b/ @Binomial distribution, 二项分布3 J. N5 R( V: a8 g
Bisquare, 双平方
$ J% `7 G: S) |: p i, r3 V# ^Bivariate Correlate, 二变量相关3 K7 M M& C' L9 d7 T6 Z
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布7 B& m; G9 `2 @$ m/ ]9 ^3 h
Bivariate normal population, 双变量正态总体/ ]. [* W# m8 J/ Z
Biweight interval, 双权区间9 [2 }: F! N' W* O; s
Biweight M-estimator, 双权M估计量
" ], I1 D+ `4 |! k3 U7 `, ZBlock, 区组/配伍组/ ?" L- z8 z& }
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包& d6 M: o) `" X6 m" T1 Z1 y- U
Boxplots, 箱线图/箱尾图3 o$ E5 w# q- t$ {/ h: F. p* ~' ]
Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点
) ^ Y E2 ^3 @/ x* y! H- v8 K% MCanonical correlation, 典型相关
5 z+ |, A- b4 F6 P2 ~" M# pCaption, 纵标目
( i: l4 J7 f# [1 r) w( R% \Case-control study, 病例对照研究' }+ F. Y$ S4 D; p7 j
Categorical variable, 分类变量0 _$ _' g$ A. f
Catenary, 悬链线
9 r: C% p6 [- \1 B. @9 y% P( K/ S' dCauchy distribution, 柯西分布6 q- H' S) Y. y" w& [+ D" F- ~
Cause-and-effect relationship, 因果关系# f$ d/ g; w. L o
Cell, 单元
; u: p( Y. w3 p- F* P0 YCensoring, 终检
f' f1 F2 G; q0 t5 C9 ?7 T6 y$ xCenter of symmetry, 对称中心$ Y8 b: ]( q: u9 |
Centering and scaling, 中心化和定标
3 N+ N* H+ b3 r3 N( dCentral tendency, 集中趋势/ `- i1 [! p5 a8 e7 Q7 T
Central value, 中心值8 B' ~! u" z& R. @% W9 Q
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
' l/ F5 t8 ]- j) s& X$ k3 F6 Q/ N+ YChance, 机遇9 E Q6 x# v J, o8 Q2 T2 W; T, O9 o9 ~
Chance error, 随机误差. {' z0 W" y6 t2 W5 X2 j& A w* W
Chance variable, 随机变量: v. z, K( n& I; ?4 |
Characteristic equation, 特征方程
2 k$ V0 s8 q$ @3 CCharacteristic root, 特征根7 Y+ I7 `4 K* r* n( H2 l; a2 O
Characteristic vector, 特征向量, [1 L2 R7 J; ^. _0 {, R" _5 Z
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
& R" W5 ^) a* s n5 x' oChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图% P! f8 o5 U0 C [
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验! p4 d# R" I. q
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
2 q( R6 `5 q+ ?! ]- I, j7 kCircle chart, 圆图 $ M1 d, {& l9 A" Q! O
Class interval, 组距+ J7 o+ g1 F: A' E) Y2 O" V0 W4 F* R
Class mid-value, 组中值" m8 y' s. j; {7 R! Y( B5 i
Class upper limit, 组上限* t4 l9 Q4 s$ @- c9 p
Classified variable, 分类变量
* _1 s) N' V* A, _1 L: C1 T) JCluster analysis, 聚类分析, m: T4 Y e H q+ ]/ U1 a3 z5 ^# b
Cluster sampling, 整群抽样
7 j) N" T" x) X# x8 FCode, 代码- [3 @ ^& F& P9 f. O
Coded data, 编码数据
9 V! F9 B+ ~3 M1 ~' gCoding, 编码
1 E" N f4 V% X. ACoefficient of contingency, 列联系数
1 C B& E6 Z1 W \! bCoefficient of determination, 决定系数 E4 O7 v. a+ x- c5 E' [! J
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数; @+ g6 D7 V# m4 \5 g9 ]
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数! X$ {/ O. {1 L. F+ d5 |
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数
$ X' a! H x% B. }* ~* BCoefficient of rank correlation, 等级相关系数& L6 W; K0 M' F5 m. I- Z1 W
Coefficient of regression, 回归系数 T" L. Y7 L2 \
Coefficient of skewness, 偏度系数% W$ v3 H/ L4 }+ ?: z! A
Coefficient of variation, 变异系数
% ]+ V, H( s# b( P. k, zCohort study, 队列研究5 |3 v8 A, N/ ~8 p( W3 ]
Column, 列4 N9 N+ w& P3 F- S
Column effect, 列效应
& I- C# R6 B9 K3 vColumn factor, 列因素
- g O2 G# d/ C* b/ m4 S. T0 lCombination pool, 合并
4 s$ }# a+ m" XCombinative table, 组合表4 B0 E1 u8 k1 O2 y h) F
Common factor, 共性因子
4 K9 p3 j! g% k% eCommon regression coefficient, 公共回归系数; E- e D" T' ]
Common value, 共同值7 y. p( i4 n( r& X5 x2 A3 Q7 S
Common variance, 公共方差2 V7 i, c ?* P( ?
Common variation, 公共变异* Q! r) H9 R; X5 v* L3 Q
Communality variance, 共性方差
- G/ r" I$ g; PComparability, 可比性
0 K' z; X; ]+ Y3 a+ T9 oComparison of bathes, 批比较
3 f3 i& Z, c# j. ZComparison value, 比较值
7 P4 s) d' r- d2 n& i @Compartment model, 分部模型, U( d+ _: Q5 q/ I
Compassion, 伸缩% a3 e7 r6 j' s% X
Complement of an event, 补事件
2 ?" F8 s* k5 L9 }Complete association, 完全正相关
4 ?! ^% m) B! |! J& z- w* ~# G, BComplete dissociation, 完全不相关% b; D+ L+ j% d2 ]9 Z
Complete statistics, 完备统计量4 q" |% I; \# k
Completely randomized design, 完全随机化设计
1 O2 n2 Y. p0 q$ ]0 C* g uComposite event, 联合事件. [+ t, d+ g z6 q. _6 C
Composite events, 复合事件
. R9 P9 }6 _; @' ]9 SConcavity, 凹性
8 y7 T _% q9 u/ f& @Conditional expectation, 条件期望+ y; @+ `& e7 x5 P; o; O
Conditional likelihood, 条件似然! f0 c- ^. x) F8 J; ^
Conditional probability, 条件概率5 v; c' z0 R9 P2 b: r T, [
Conditionally linear, 依条件线性
& ^+ _* u& X `) j# J/ qConfidence interval, 置信区间
0 i5 G1 C7 K! T0 L' w8 [" a8 KConfidence limit, 置信限( _ z2 \4 l/ E( s
Confidence lower limit, 置信下限
3 ] l* Y8 c7 A& P5 R. b0 [$ ZConfidence upper limit, 置信上限# g& _* d1 _" P/ G
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析& N' H: t+ O8 Q' l) _( y
Confirmatory research, 证实性实验研究# n0 j+ C% e+ p, }3 w6 s3 b
Confounding factor, 混杂因素
8 b+ J# @; _1 u0 l$ O lConjoint, 联合分析* ?* V) ]2 @$ O+ Z+ v) X
Consistency, 相合性
- |3 L+ j8 U P& w3 `+ t2 M0 uConsistency check, 一致性检验
2 |+ [3 `" I9 dConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
f% R2 I; w8 mConsistent estimate, 相合估计" [8 f9 z# m$ O$ ^/ r9 q3 V
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
1 Z3 }! a2 Y, ]$ }) W( NConstraint, 约束/ R3 T8 s- \* D
Contaminated distribution, 污染分布/ X/ s1 X, E" \6 ~, a/ F5 G
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布
! z/ b: D+ q' }. f0 q# D, }Contaminated normal distribution, 污染正态分布
) I0 v; ~+ x" Q( E' hContamination, 污染/ G' k2 y0 {# H+ g( q2 m0 n
Contamination model, 污染模型# L/ ~, ]6 ?* i+ M3 F
Contingency table, 列联表- P5 A( ?/ H/ L: E
Contour, 边界线
1 I" c/ D3 j0 |: JContribution rate, 贡献率
) ?( Y3 c8 K6 R( ?- I9 tControl, 对照: {% h+ v' R- l! ]
Controlled experiments, 对照实验: O2 Z Z$ y3 N# j
Conventional depth, 常规深度
: Q9 O4 g0 L* m1 HConvolution, 卷积7 a! s9 R1 o# @" H
Corrected factor, 校正因子
/ r6 B, D7 t+ ^: X! u$ L; S% }% lCorrected mean, 校正均值
) U0 b5 j2 w7 y5 LCorrection coefficient, 校正系数: H& n1 I0 _6 a& k. n1 C) t; d, M# h
Correctness, 正确性
( s' a9 L% }- B$ |% B8 ACorrelation coefficient, 相关系数7 s" C& B) `7 } N5 q1 M1 T2 l
Correlation index, 相关指数
+ V$ f: b! ?# |0 kCorrespondence, 对应9 k: m! Q1 A3 T4 h9 M0 s1 A8 f
Counting, 计数
1 C2 C- ^/ D- b- X. J) aCounts, 计数/频数
y7 l% I9 I. }! `( b( [4 ?Covariance, 协方差
% L$ P/ t" W5 j' `) ]4 ECovariant, 共变 5 S* r, P: Q$ g* i: S; z! m
Cox Regression, Cox回归, |4 B* a: F ~* t
Criteria for fitting, 拟合准则$ U% u, f. I8 a$ y) X- M6 c
Criteria of least squares, 最小二乘准则
8 Y/ X) l9 Z2 V FCritical ratio, 临界比: c# b$ `$ G! W3 w% h8 k4 y9 D( U2 Z
Critical region, 拒绝域4 R4 q! K* L3 H# Y3 ]& D3 m4 Q3 i
Critical value, 临界值
2 d0 A8 ~7 `5 @7 s# X! fCross-over design, 交叉设计
/ S, e' z4 X4 s6 G" TCross-section analysis, 横断面分析4 A( s& W3 L% Y) d
Cross-section survey, 横断面调查
1 p2 K' o3 c/ V+ {1 N- JCrosstabs , 交叉表
) p! m" r+ r" p3 z( {Cross-tabulation table, 复合表
5 M) D8 {% q- p1 O# t/ bCube root, 立方根
$ y/ @- j' u0 j! m$ BCumulative distribution function, 分布函数, o$ `' p# s% }
Cumulative probability, 累计概率 U9 n/ R" n6 U: @; z s8 w' c
Curvature, 曲率/弯曲
) E' J" p8 K4 |7 [8 ?% P: [7 VCurvature, 曲率
5 c! }" F( e+ A/ a$ Y+ ?- {7 K0 sCurve fit , 曲线拟和 % i( j2 \4 b0 _
Curve fitting, 曲线拟合4 y: c- w# Y% q. n X: S
Curvilinear regression, 曲线回归: j# c. _% E( Q
Curvilinear relation, 曲线关系
' [; b/ _' P* s0 _/ j* NCut-and-try method, 尝试法' d5 g5 S: I" k5 b
Cycle, 周期% `, c% r$ C: P7 M" P2 t4 a
Cyclist, 周期性
0 v2 t# v4 ]9 d5 j+ K# x+ ED test, D检验
3 \& s+ J# g; Y8 Z- [( |# C5 K2 vData acquisition, 资料收集# w6 ?/ `4 K; F% T0 p \- O
Data bank, 数据库* ?. N- F3 @4 H/ R- ]: J4 D
Data capacity, 数据容量
+ u8 k- O" {5 q( V/ ]Data deficiencies, 数据缺乏
( u$ h$ d( r& aData handling, 数据处理/ J$ N- l# M8 M/ N3 c5 `: m
Data manipulation, 数据处理, K1 I; ~/ H3 c( L2 _# L; y) j+ k
Data processing, 数据处理7 ]9 `9 N0 j( B
Data reduction, 数据缩减
/ K6 G. S3 ?) U% oData set, 数据集
) y! I- a( w3 o( |7 F. ~2 AData sources, 数据来源5 G0 L8 w9 p4 I0 u+ T
Data transformation, 数据变换
4 ^) ]2 ~0 ^6 Y9 {/ BData validity, 数据有效性+ t- h1 l) j/ `9 H2 v
Data-in, 数据输入
5 y/ y; P3 Y) `9 Z! e. x/ D0 W+ ]Data-out, 数据输出/ ^1 Y0 y) _, `. ]( p
Dead time, 停滞期
8 f4 ?+ s9 j0 k2 K" yDegree of freedom, 自由度
/ j& V: Z/ F g) |Degree of precision, 精密度
$ Q! f8 u( X" c9 Y/ nDegree of reliability, 可靠性程度" `' |6 S1 O* }+ H4 w1 S
Degression, 递减4 Y& Z4 S, n- K [' B( K, [% i
Density function, 密度函数, Z7 D% `. H. Q2 n" C/ ]5 f9 G
Density of data points, 数据点的密度/ q+ K2 L- [2 \+ f) D
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量9 I* f9 m7 @& s N
Dependent variable, 因变量7 E8 \9 k) A# h8 S! l" @
Depth, 深度( i" r& W) ]; }9 S
Derivative matrix, 导数矩阵
) x( T' M' @7 y; Z8 j* N$ J; xDerivative-free methods, 无导数方法; d) e. g0 _ n6 [2 b, W. x
Design, 设计
" [6 M( E. z( H D7 u, |Determinacy, 确定性
9 A( P0 @/ U5 r4 d. V) I P8 NDeterminant, 行列式
^* l p( h% X* h/ l; SDeterminant, 决定因素/ e9 N& G7 M3 w, B9 @# d
Deviation, 离差8 ~' b- ]) u4 N0 e6 [5 I- q: x; v
Deviation from average, 离均差( ~: p- W1 S, P. Q4 I/ }
Diagnostic plot, 诊断图7 C- l6 c) u; G; w8 E. k1 P7 ~
Dichotomous variable, 二分变量
M* U% X+ | S6 |Differential equation, 微分方程+ \8 R% D$ b- e, W
Direct standardization, 直接标准化法
8 T- I- c! S' U0 L" b" wDiscrete variable, 离散型变量
/ a/ [4 q7 o: T& dDISCRIMINANT, 判断 1 _! ?5 N7 s5 r' R3 @5 u7 ?
Discriminant analysis, 判别分析
U8 U0 u# n' T( ? qDiscriminant coefficient, 判别系数
2 L+ G+ }) w6 j/ y% U* bDiscriminant function, 判别值
* B( y- N4 z/ }# s' ?0 p. [3 t& lDispersion, 散布/分散度
) Z+ T& p# r8 ^" d+ b' p, d2 ~Disproportional, 不成比例的
2 }1 M/ J6 G" S9 n/ I! h$ ODisproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
4 V7 O$ U+ F$ r: [/ o' ]6 `Distribution free, 分布无关性/免分布
4 S- J7 i2 o' H7 P" d4 WDistribution shape, 分布形状% d# v1 @0 x2 ~. Z1 V/ j8 ^2 K
Distribution-free method, 任意分布法
4 g7 Y! T* P$ h, n# r7 ]7 k7 \ R @1 hDistributive laws, 分配律: t3 n3 U3 P; f) s" r
Disturbance, 随机扰动项* n% ~8 L7 M; h) F( C% X
Dose response curve, 剂量反应曲线, d2 b4 p( U; L3 o
Double blind method, 双盲法" s4 ?' h2 u& h# I3 r3 F9 M( c6 |
Double blind trial, 双盲试验
: J% O9 Z, _+ F; ?7 v" nDouble exponential distribution, 双指数分布
" c6 J+ q; R4 @3 TDouble logarithmic, 双对数
* z! ^+ w/ |5 A% I' CDownward rank, 降秩
) }1 ^& q$ b& i$ E8 `4 k. Y4 N& q3 [Dual-space plot, 对偶空间图
& c6 d0 C0 j1 I3 ?DUD, 无导数方法
2 c2 \: }# o) k" f; ]. ?% q4 M0 \! hDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法# B* \7 ]+ j& [' ]' _+ T
Effect, 实验效应
, f# }4 [7 @# ~$ {2 GEigenvalue, 特征值% w8 u# L' X7 y7 P
Eigenvector, 特征向量5 l1 Z( K$ f8 w% E( S
Ellipse, 椭圆( j& A0 c( y! }4 [- J
Empirical distribution, 经验分布5 l+ o0 ?- }5 y b
Empirical probability, 经验概率单位
! _7 x! h S4 |" v* m, pEnumeration data, 计数资料' J; P3 R; R; }
Equal sun-class number, 相等次级组含量
7 i# i, c7 M0 i5 r6 T) R) DEqually likely, 等可能
) }$ v1 h5 P7 D/ zEquivariance, 同变性
, j7 S: c4 L$ a" T, NError, 误差/错误' z) D' u8 K: U! X* _& N
Error of estimate, 估计误差
6 V( }/ k4 M# d3 {: b6 l3 a6 _Error type I, 第一类错误
: C& u. V H: W; e1 w+ E* OError type II, 第二类错误6 A, \) f( j; y; m% l$ \* o A2 r
Estimand, 被估量
' G$ N* g1 A2 s& R0 n2 OEstimated error mean squares, 估计误差均方
% G X: f- g+ I% U2 oEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
! w+ i9 V y, D% qEuclidean distance, 欧式距离$ y0 y) e5 k5 S9 c, L
Event, 事件. L+ r$ E; D. U( h
Event, 事件
! [, q# y' d1 s, I. o9 y, pExceptional data point, 异常数据点: w p2 y' q5 o& }- j
Expectation plane, 期望平面
9 E: @. e! _8 e# o! OExpectation surface, 期望曲面2 Y0 f- K- G0 j% s% ~
Expected values, 期望值, J' Z/ L4 i( i
Experiment, 实验
' c( F, [) W5 `" O1 ?, f* BExperimental sampling, 试验抽样, I, P$ }. r, O# v! e
Experimental unit, 试验单位. n+ X8 |6 x! C8 W: v% \8 B
Explanatory variable, 说明变量
5 A v+ o$ U7 P5 B; P8 kExploratory data analysis, 探索性数据分析; z/ I2 z9 n3 i
Explore Summarize, 探索-摘要
* b- Q" Y0 A$ g* J- fExponential curve, 指数曲线
! U5 p/ Y- y5 P rExponential growth, 指数式增长
+ a7 E4 Y& r- I$ v: zEXSMOOTH, 指数平滑方法
, e9 A$ c, H1 M m0 l' f# VExtended fit, 扩充拟合& q1 d& N+ r, |' ^( D& f# I. ^
Extra parameter, 附加参数3 V6 \! b/ c4 M, J- w# r, A
Extrapolation, 外推法
$ F. M) _2 w( v% y7 [" iExtreme observation, 末端观测值
% v7 W! ?; @) H% `- @/ SExtremes, 极端值/极值
! F& O. p7 |0 n( h- XF distribution, F分布) K7 h- q ~5 A* M) i
F test, F检验
& R" K) m1 G; F) m; P0 aFactor, 因素/因子
: c( |% `# X- x8 B! {) U- SFactor analysis, 因子分析 W! W! ~! ^4 G
Factor Analysis, 因子分析) R& a3 |' |/ K" Z- q4 C
Factor score, 因子得分 + i- k, {1 R. ^0 p! z$ E' g
Factorial, 阶乘
. O7 `+ d9 a3 LFactorial design, 析因试验设计( o/ D* ~* ]$ F8 O& U2 i6 Z$ l2 I2 R
False negative, 假阴性$ D: l& j" |8 y( t# ~/ W
False negative error, 假阴性错误
% z; M0 i {+ G2 }0 R! J3 `6 \9 OFamily of distributions, 分布族
7 q( A% F* ^& D( M- d3 LFamily of estimators, 估计量族
7 w7 Z3 j# {) N3 _Fanning, 扇面& _# G" C2 o, J8 D+ Z' f
Fatality rate, 病死率7 m4 q) m6 A1 R: q$ u- Z
Field investigation, 现场调查! X' z5 s4 z3 d% b& I6 b3 K- A
Field survey, 现场调查
7 y, e% q& ^; W7 X$ L5 [Finite population, 有限总体
& ^2 F0 A7 h: JFinite-sample, 有限样本
" I- U+ ^1 |& oFirst derivative, 一阶导数' F+ I( {0 z# i: b+ F" T
First principal component, 第一主成分
8 \( m4 J5 y0 m2 C N: wFirst quartile, 第一四分位数
; f* D' i* j: ]' X# c1 MFisher information, 费雪信息量1 N+ f5 o" F+ Z. U+ v. j: ]
Fitted value, 拟合值
% {% ?- ]8 q2 B% K5 [" C) y, ]Fitting a curve, 曲线拟合
2 u) }- j# d4 I6 H" uFixed base, 定基/ @/ S( I3 `9 T. S
Fluctuation, 随机起伏
2 x) O( e/ i* j0 EForecast, 预测
. }! x8 G) Q9 K2 S) H# EFour fold table, 四格表
$ L; L9 b, o* w- n; k* |Fourth, 四分点
9 F# C: @( G% Z7 UFraction blow, 左侧比率
4 q( H8 y# p# s r+ @1 ^# FFractional error, 相对误差
2 {4 z! @; Z$ J: D2 x9 ^5 C7 C( qFrequency, 频率5 f3 k+ W* J# W2 ]8 x6 ^# r
Frequency polygon, 频数多边图1 X' K* z* C" H, P+ s# V
Frontier point, 界限点" `2 h" R$ `# C( `7 g. p$ {- n
Function relationship, 泛函关系3 Q X$ g& P& V2 T" f; d
Gamma distribution, 伽玛分布
+ v) ~2 g X$ C- @% W/ v7 x3 {Gauss increment, 高斯增量
5 P; u Y" k R+ W# E; _5 DGaussian distribution, 高斯分布/正态分布7 @( c% |, F* m' p! `! p* A
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量% p+ c2 i- z7 I4 m) h
General census, 全面普查% [2 C- X9 L2 _' ~% z, @+ K
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 4 L& M' H$ O8 Z4 C D# H
Geometric mean, 几何平均数) {$ ~- v% N( Z1 o; W
Gini's mean difference, 基尼均差' g" M7 D* U1 h; W, F( b: |( \4 [
GLM (General liner models), 一般线性模型
7 v" m0 O$ `7 J3 \1 ^! @* \8 W, gGoodness of fit, 拟和优度/配合度$ y$ Y9 f& K" a9 ^
Gradient of determinant, 行列式的梯度! f* }2 W/ B, Q$ b
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
, ~; Y1 L& }4 _$ n' xGrand mean, 总均值
6 c2 P# `. O2 G$ H! c8 T) EGross errors, 重大错误1 B' _ J- a' G, B
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
8 e0 s( d4 A; s4 ?Group averages, 分组平均
" i2 i0 b" r; _( F$ YGrouped data, 分组资料7 I# ~5 j; W4 T
Guessed mean, 假定平均数
8 N2 m& ?+ n' h. G7 _7 G0 q; r7 a T# lHalf-life, 半衰期
$ [# I) g9 j. ?, T* lHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
: }& C7 |0 k: ?0 n3 jHappenstance, 偶然事件
1 _& @$ q1 a" {/ N6 t) D" ]7 }Harmonic mean, 调和均数+ }3 Y/ W! A, o! C0 G6 U
Hazard function, 风险均数; B. F$ a: V2 ]! {
Hazard rate, 风险率2 f* A* h( d8 \
Heading, 标目 ) H1 V7 d" A) Y: |: |) v6 |& ]* |
Heavy-tailed distribution, 重尾分布1 x- e5 K/ P2 }, \
Hessian array, 海森立体阵
7 U0 e4 x' Y2 y$ t8 w0 uHeterogeneity, 不同质
( D4 w, i! D- NHeterogeneity of variance, 方差不齐 ' I, C9 Z- C# W& J1 c
Hierarchical classification, 组内分组+ e3 S/ Z( f; C( q, S
Hierarchical clustering method, 系统聚类法! U: P+ d' `& E9 w) Y3 D
High-leverage point, 高杠杆率点
D4 i" Z, T( u# C$ MHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
1 ^2 B4 }+ v! T; QHinge, 折叶点
# e, s5 T( j* G4 bHistogram, 直方图9 F' q8 i$ @4 q8 n+ V
Historical cohort study, 历史性队列研究 * I) Y. `+ t6 o Q/ N7 L/ \
Holes, 空洞
n1 F7 {" w6 Y$ [6 t7 R1 ~1 CHOMALS, 多重响应分析: y- u) _" [) j/ Z! B, m; c k
Homogeneity of variance, 方差齐性
7 Q- R8 V& X: @% }) \Homogeneity test, 齐性检验
( q) e" f: g9 r1 n: ?" J2 F/ ]+ ^Huber M-estimators, 休伯M估计量2 B' R. H. B F1 y
Hyperbola, 双曲线
1 j; T1 ^: @9 Z) H+ NHypothesis testing, 假设检验8 o6 s# B0 M, _: _' n
Hypothetical universe, 假设总体7 t: J( \# Q! _! g8 B3 G
Impossible event, 不可能事件
3 L$ j h y0 [3 Z& RIndependence, 独立性& b% n6 H, q, A" v( G @* ]+ L9 H
Independent variable, 自变量, h- F3 K% o% o8 k0 Z( @
Index, 指标/指数3 B2 [: }4 r9 f0 O+ @9 l: p
Indirect standardization, 间接标准化法. d8 R. T4 ^' C* q; W; n2 ^
Individual, 个体: R& G( U4 @2 h- K" I
Inference band, 推断带$ Q* G# U3 y( v% ]1 y; I
Infinite population, 无限总体
: U& r/ U" c* L, b7 vInfinitely great, 无穷大2 O5 F% l: i( Z6 c
Infinitely small, 无穷小* D5 f6 s( s1 v+ g4 T# Y
Influence curve, 影响曲线: r0 @ @; O6 s( d& D* D) o* }
Information capacity, 信息容量% _; @+ D/ L3 G% x0 I
Initial condition, 初始条件9 k1 H( J! i: z2 u3 H
Initial estimate, 初始估计值
* I9 F$ Q$ o' v7 U3 UInitial level, 最初水平
% C- P$ Y4 h7 X' l' D4 ]Interaction, 交互作用
$ l) D: {, C: i xInteraction terms, 交互作用项
: U# z" u& N5 n: W5 TIntercept, 截距
, Y F4 `9 G. l0 H: E/ T( w& iInterpolation, 内插法
$ P5 x2 N4 Y: B1 l& wInterquartile range, 四分位距
. U" y8 s3 k' c, S' V1 ?Interval estimation, 区间估计
; C6 S `/ ]3 ^; E, i& BIntervals of equal probability, 等概率区间/ Z! T( w, O1 U% J" b8 X/ V
Intrinsic curvature, 固有曲率7 [! K) I7 q; ~, @+ D; V
Invariance, 不变性; n5 d) L9 `3 Z& V2 Q
Inverse matrix, 逆矩阵
' \! W! {- Y3 T9 F# dInverse probability, 逆概率3 Y2 c8 ~8 b) G6 D! r1 P- r
Inverse sine transformation, 反正弦变换
( u0 E b7 |5 l( @Iteration, 迭代
* m8 M( B3 \5 i% H c6 S3 CJacobian determinant, 雅可比行列式4 P: l# W$ v, [6 R
Joint distribution function, 分布函数$ Q+ k: T5 E% K
Joint probability, 联合概率
3 m h: x5 T- V7 hJoint probability distribution, 联合概率分布
' u$ Z! _0 q d; P; b# pK means method, 逐步聚类法9 ]9 I9 R( r; h) g0 l& d6 n0 c
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
" T$ V0 t& W3 U$ e4 k1 c, t- SKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
G: w. R+ [( n7 ZKendall's rank correlation, Kendall等级相关0 H7 B& Y" k0 i+ _( m
Kinetic, 动力学
7 W* F% ?& W9 x' RKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验, v2 S9 p+ t% D# ?% J
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验9 v, I! O. v. ^0 M! E3 m2 I; n
Kurtosis, 峰度
# R# W4 o; c" |$ w9 x- |( aLack of fit, 失拟
# M+ Y7 [) X4 L2 hLadder of powers, 幂阶梯
. j) @& [4 h2 m* q2 m3 ELag, 滞后
# A9 K2 [$ a" w1 r1 \( n/ LLarge sample, 大样本
3 ^8 V) ~* d% ~2 K$ uLarge sample test, 大样本检验
) b! h7 k5 I' x4 z a9 ?Latin square, 拉丁方
% z/ p f4 m; n% C7 ^4 u5 BLatin square design, 拉丁方设计
I7 p* k- r$ K& |Leakage, 泄漏8 ~+ p# c+ k0 y/ b; B+ X
Least favorable configuration, 最不利构形/ r! u( B3 L) R" ?, W; k
Least favorable distribution, 最不利分布
+ f" \$ q$ \, _9 G$ Z% F* XLeast significant difference, 最小显著差法
) i& ~+ | z) \+ N8 T% oLeast square method, 最小二乘法- v3 b* h! k' f" R$ |4 E+ i
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计+ u3 K$ h8 m( J* Q1 ]
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
. L( n+ b! F. dLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
5 c2 H: z& c$ n) U3 pLegend, 图例
, L- B$ U$ H+ a) ~4 _L-estimator, L估计量
W/ r* n* S! }6 i' fL-estimator of location, 位置L估计量
; N* j/ ^ U- N) Y1 o+ I: ~! cL-estimator of scale, 尺度L估计量
7 w3 v( R) l$ z6 g! dLevel, 水平( ~3 @0 U( I& }1 s7 b
Life expectance, 预期期望寿命
L* t5 h% i6 w3 b( k2 \( yLife table, 寿命表
e3 g: N5 d: z ILife table method, 生命表法0 K7 ^8 Z5 k9 q: b( b, [( S
Light-tailed distribution, 轻尾分布. I6 |2 @( C5 E! L
Likelihood function, 似然函数2 i0 m3 M8 _! _( b9 n
Likelihood ratio, 似然比* A! q c; a2 b/ l0 y/ X
line graph, 线图
: Q+ v# w* X5 k7 m# H$ R' BLinear correlation, 直线相关
9 A1 d/ o( Y$ N, }) z5 e6 l& z% w6 _1 WLinear equation, 线性方程
- ]! _8 L& \+ k; i/ j1 J GLinear programming, 线性规划# ]( r& Y2 ~+ F' i# t" A* f( M
Linear regression, 直线回归
7 U4 t% u! j4 j( TLinear Regression, 线性回归& V; D* _; M1 l7 }+ ]- a
Linear trend, 线性趋势
8 ?' R9 i& ^9 d( C/ tLoading, 载荷
# e3 l* k7 @& y' b- Z, FLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性1 `+ H: [ w3 f2 S' N* {1 k; f, |
Location equivariance, 位置同变性
- k; B4 t9 E& E% eLocation invariance, 位置不变性
- _) b9 i3 J( M( \+ OLocation scale family, 位置尺度族+ b& z( T& U- |' ]& g# j
Log rank test, 时序检验 ' Y, V% `' l0 Y
Logarithmic curve, 对数曲线; a7 e/ i; L o+ U
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布! n' B9 n6 Z v( R9 S) t
Logarithmic scale, 对数尺度
! D6 j9 e: C6 J- J: C$ n1 OLogarithmic transformation, 对数变换3 e, w+ ]. v/ D" G" h
Logic check, 逻辑检查/ ^' w6 E2 r6 s% G" z. a" K* N
Logistic distribution, 逻辑斯特分布- B9 `) f' {. P$ K. v* P" R
Logit transformation, Logit转换
6 @# K. E$ m' `3 q9 l# |LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
$ q4 Y4 @; o, O _! BLognormal distribution, 对数正态分布
( z* [0 b. e0 R E3 V, hLost function, 损失函数
! i. p: C7 Q- E9 T. q' GLow correlation, 低度相关
7 {! v4 g/ ^1 u3 K Q# j1 gLower limit, 下限
' \/ `3 F4 p6 M! ALowest-attained variance, 最小可达方差% I F7 e2 I9 k9 P) _
LSD, 最小显著差法的简称0 i& e# S( V. G4 V+ e& o
Lurking variable, 潜在变量
7 Q( K; H* ~0 a! J9 \Main effect, 主效应
$ T& {3 v! s9 b1 g8 ]# v: {. {Major heading, 主辞标目0 ?# j) v0 M; g$ \8 z1 s G$ K% w
Marginal density function, 边缘密度函数
; K" ]& E7 x$ ?9 D1 g/ H7 D% {! {1 fMarginal probability, 边缘概率- b4 p2 s' O; U- ]
Marginal probability distribution, 边缘概率分布
: ?) r: E) O7 V* JMatched data, 配对资料
; V) O$ [1 ]7 NMatched distribution, 匹配过分布
& N0 h3 m( j% ~4 w6 q' VMatching of distribution, 分布的匹配
I' L& N0 q" ]" m/ }, vMatching of transformation, 变换的匹配
+ y5 w( |7 b5 n4 IMathematical expectation, 数学期望7 s7 D1 }' L+ d4 l/ T
Mathematical model, 数学模型! D! n& a: I7 X
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量" O+ n& w5 X9 B4 e8 @% i
Maximum likelihood method, 最大似然法
) i c( s( G, m) _% s( HMean, 均数
0 L8 U# e6 i$ MMean squares between groups, 组间均方% y& b# l/ l e g* q& e d
Mean squares within group, 组内均方
9 C0 y6 `5 Q" g5 CMeans (Compare means), 均值-均值比较
' j' A! x | }& ]Median, 中位数
' M/ `7 T Y( BMedian effective dose, 半数效量
. H# }+ Q6 D# h. k( _Median lethal dose, 半数致死量3 [8 v9 N7 j: G8 A. m. U8 `
Median polish, 中位数平滑% s$ P& ~3 ^. A3 P7 ~) S( V0 |
Median test, 中位数检验( p, \& L/ c7 h
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
5 m+ A7 ^ D# g- v* |$ P W7 nMinimum distance estimation, 最小距离估计1 U7 i" w' b# P$ C; [
Minimum effective dose, 最小有效量
, K8 V) _" q$ f- m- ]Minimum lethal dose, 最小致死量/ G! M8 z7 D; L
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
2 P( g6 N+ s4 H/ zMINITAB, 统计软件包
8 U5 r: ?/ B. T. j! LMinor heading, 宾词标目6 O. E# p: R) o- U
Missing data, 缺失值
# S( ^6 r* Q9 R0 QModel specification, 模型的确定
. S$ S- ]. W9 m* GModeling Statistics , 模型统计/ s7 D: ?# P; Y2 I4 F& ]2 q e1 M
Models for outliers, 离群值模型
$ A3 V* k% N* {- lModifying the model, 模型的修正4 ?& M( ^: p$ g4 a" x0 k/ m; R
Modulus of continuity, 连续性模
: f7 |% n# ?- Q! `) AMorbidity, 发病率
9 p* G Z: E4 E, t$ B0 HMost favorable configuration, 最有利构形3 f$ w5 N4 ^, U. Y
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度: i6 p' y0 a# l5 I, b8 w& E8 u; }
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归1 R: u( a6 A' f g3 [+ K
Multiple comparison, 多重比较' S8 j2 L! x& w, d, N6 ~
Multiple correlation , 复相关
/ ^' }( B+ u# n4 o9 m a. NMultiple covariance, 多元协方差
! [, ?9 G; e% TMultiple linear regression, 多元线性回归- Y5 Y) W% P$ I7 [( N* Z' K5 G
Multiple response , 多重选项7 A& ^0 i* z3 v
Multiple solutions, 多解% F1 S5 x! E8 V/ s
Multiplication theorem, 乘法定理( i6 i# l$ F1 q- ?4 u% ^/ l
Multiresponse, 多元响应# [9 _1 n$ N$ Y) }" S& O# f+ j1 f
Multi-stage sampling, 多阶段抽样: @$ M; b; u3 k' E% I/ O8 W# [8 }
Multivariate T distribution, 多元T分布
. R$ h' P' f+ ?* jMutual exclusive, 互不相容
3 I8 l% V. p. G bMutual independence, 互相独立" [" O( u2 B. t" A
Natural boundary, 自然边界
3 [& n5 `( d% u& n' LNatural dead, 自然死亡
0 L2 O0 b* V) b1 e% i0 a: x7 qNatural zero, 自然零, E$ {+ S' p$ v; [& p; f
Negative correlation, 负相关
- r& L" t- O9 c+ B tNegative linear correlation, 负线性相关
) d0 ?1 m0 I. V4 I: f; u- A1 tNegatively skewed, 负偏
9 t( D A: I* b4 yNewman-Keuls method, q检验
! O7 B' X U7 G& YNK method, q检验
9 _, o/ }8 f/ y/ @No statistical significance, 无统计意义0 R. m* {$ w9 H9 b& e) i$ _0 A
Nominal variable, 名义变量( j6 S6 y* J2 u9 o9 f# f" t
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性) n' ?/ ?$ H0 n! y! m
Nonlinear regression, 非线性相关+ [6 W& D# i9 `$ H5 V& ?5 }
Nonparametric statistics, 非参数统计
4 [; Q1 o7 ^" D, c8 W) hNonparametric test, 非参数检验# M1 g: V6 L% M+ k" S# T
Nonparametric tests, 非参数检验
8 ?; Q$ ]* b2 Q; \$ uNormal deviate, 正态离差
- U. w: i/ P# qNormal distribution, 正态分布
2 K( W) x; M) ^% G+ ~/ j+ bNormal equation, 正规方程组: b7 f/ I- k Q7 i9 e$ V
Normal ranges, 正常范围: b7 E* n) ?' C$ K0 F" k+ V u
Normal value, 正常值0 c3 x6 h& B# D' o6 v+ O( o X/ @
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数# k) G5 R# J. M2 K
Null hypothesis, 无效假设 2 s2 c- |8 H0 \" x) T# N3 r6 g
Numerical variable, 数值变量5 w8 _ Z! ?" h H
Objective function, 目标函数
* ^; B3 u; \' w0 ?3 R( }' [2 {Observation unit, 观察单位
. ?* T( f8 Z( ~! F8 @Observed value, 观察值& Y& g8 Y; G4 Y) ~/ A; l6 G4 W1 b
One sided test, 单侧检验/ c7 B8 b: d2 B. L3 M
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
3 {% u# N6 ?! t' t5 p, j [& b" z' XOneway ANOVA , 单因素方差分析
( Y- c6 Q7 f& q0 ]+ A) gOpen sequential trial, 开放型序贯设计 z4 q$ ^ V" h- F
Optrim, 优切尾' E0 b8 l8 O- w5 `
Optrim efficiency, 优切尾效率
2 ~% ~" M# e6 z9 \3 N5 OOrder statistics, 顺序统计量1 F, R) }( r/ t) x
Ordered categories, 有序分类
! [9 w# [0 \* |# R8 @/ k, fOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
$ |/ t; E* C" F; `4 d4 fOrdinal variable, 有序变量 A: {; p) z9 M$ `( Q: D
Orthogonal basis, 正交基3 r& G, @4 f) ~7 C5 ^9 A% W# B5 H
Orthogonal design, 正交试验设计( u; T. [2 R3 W4 U; M1 d
Orthogonality conditions, 正交条件
& {. I3 h* ~( `8 ~ORTHOPLAN, 正交设计
1 Q6 T, U" Y6 b7 n3 ^6 LOutlier cutoffs, 离群值截断点
7 B" f# P" i3 u3 F" q) k( c, i4 OOutliers, 极端值
6 g5 _5 M6 F8 M& x9 {6 \: ]OVERALS , 多组变量的非线性正规相关 1 E' `" j8 @# h4 A% F5 Q' l
Overshoot, 迭代过度6 w7 k. ~2 Z. n% _" p
Paired design, 配对设计
Y3 `! r* ^6 M l' V/ u" E) P* IPaired sample, 配对样本# a! W$ L) T1 z, S& |. X+ L+ l
Pairwise slopes, 成对斜率
) R4 Y4 g8 _. m- l3 e s" ?Parabola, 抛物线
# X& G2 S& G2 x; F; tParallel tests, 平行试验. R4 y6 S% _; e0 m* R$ z+ `7 p- N
Parameter, 参数. i$ Q- T/ h) I
Parametric statistics, 参数统计
/ Y' v" P3 E+ e! X. O$ h' n5 lParametric test, 参数检验
$ ^* `* I# }, ^/ N5 o' y) y) BPartial correlation, 偏相关
* r9 s! N) p; f' APartial regression, 偏回归
, Q' ~. t7 Z2 w9 v( ? ZPartial sorting, 偏排序 S" n8 b6 U5 _1 y8 x% M
Partials residuals, 偏残差
6 ~, P8 N6 x4 e2 IPattern, 模式
9 k u( Z9 i$ T3 a; lPearson curves, 皮尔逊曲线
) e& o& o& _/ `, P# xPeeling, 退层 N$ ^8 F+ m3 S* T! r. Z( l
Percent bar graph, 百分条形图. N; J8 W- J, W7 q' G
Percentage, 百分比3 M/ S! Y4 Y6 Q% g1 [6 s9 L
Percentile, 百分位数
. N6 o+ x a9 k+ {# o0 W5 TPercentile curves, 百分位曲线# v0 K+ ~6 f. u1 ^3 O4 j% O
Periodicity, 周期性$ P6 S8 `: k- B: c+ O# d) N
Permutation, 排列
& a2 \ x# G# B fP-estimator, P估计量$ u5 {. s% U( D/ Y& m7 J
Pie graph, 饼图. W% `9 Y- R7 n6 M, o x2 `
Pitman estimator, 皮特曼估计量
; f: p$ N0 F5 ], {* W( K) GPivot, 枢轴量
" \0 @) Z! S R4 B, gPlanar, 平坦3 B% k: }+ W- f$ K
Planar assumption, 平面的假设
% C$ @$ D7 S. X4 NPLANCARDS, 生成试验的计划卡
. ~8 e9 x5 D. |" j, R& z8 nPoint estimation, 点估计
+ {# M' \& r4 d! {- PPoisson distribution, 泊松分布* J1 P1 F G& F( Z8 g8 u
Polishing, 平滑
F |) L# K! z. J8 UPolled standard deviation, 合并标准差
" W- n. I) b& }" X$ iPolled variance, 合并方差
0 A+ \2 s+ e4 Q5 B/ x9 ]1 v; hPolygon, 多边图1 I' R: |+ H/ U) ^
Polynomial, 多项式
! D8 U- n' d$ R4 }# h( IPolynomial curve, 多项式曲线8 R* \* t' A% f* ^+ K
Population, 总体
( T ~) l8 y4 [& P, r% A* vPopulation attributable risk, 人群归因危险度
* {* n1 @9 d% w; r6 W6 V" BPositive correlation, 正相关 g0 K, V% K @) A
Positively skewed, 正偏. Z! e! Y; |1 N% `$ v. C4 r7 z2 q
Posterior distribution, 后验分布
+ R3 k' {% k. x( [( N, O* PPower of a test, 检验效能9 r! R3 r5 I) J. I% w0 c) q8 ~
Precision, 精密度
4 |5 D, E' B T: {' R# k: RPredicted value, 预测值8 t5 P3 ?. H4 C5 f$ f( W
Preliminary analysis, 预备性分析1 `9 h3 Q# M5 @; z2 P
Principal component analysis, 主成分分析
. ^* f: L, y* Z9 iPrior distribution, 先验分布
. V2 Z5 @0 v$ V# u. h) VPrior probability, 先验概率
3 ]. x7 L% o9 t- Y. L/ zProbabilistic model, 概率模型
: m. h6 n7 D* R) U% gprobability, 概率
; u' o3 v! U7 I6 XProbability density, 概率密度
: M; i3 X& N. `: H/ q' x; m: YProduct moment, 乘积矩/协方差
, R: c/ _! K( q# _Profile trace, 截面迹图
, t W- A/ F7 R/ Y7 V8 x9 V1 AProportion, 比/构成比4 N. C9 N% {" V: E
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
- T1 Z7 M$ H9 }Proportionate, 成比例
4 R5 ~9 w' j4 h/ Y4 f3 iProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
7 c2 g" ^3 r" H) RProspective study, 前瞻性调查+ J, }' }8 B! C8 v
Proximities, 亲近性
; D2 I3 E3 b+ l8 O, @/ ]Pseudo F test, 近似F检验4 [$ D( J1 Y' r. s; S" F' F& ~* b
Pseudo model, 近似模型
5 B- e1 c" b; Z/ @Pseudosigma, 伪标准差3 a- H2 O& z0 z, N4 c) \; n1 O- Y
Purposive sampling, 有目的抽样0 I- Z/ n: F- N- w
QR decomposition, QR分解 T! n: R# m, A
Quadratic approximation, 二次近似' d# ^, F/ T% _; B1 ?9 d
Qualitative classification, 属性分类
2 d1 i3 k2 l" ~1 o( Q" N1 t G6 jQualitative method, 定性方法
' G8 X9 m6 j% H0 h: Q0 _Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
' |+ ^9 I0 H; u( pQuantitative analysis, 定量分析$ J, m6 z6 @# W( K1 W
Quartile, 四分位数% q% P7 n6 H4 B- b! D9 s0 A. c
Quick Cluster, 快速聚类5 u/ c k. R* j
Radix sort, 基数排序
" K- c& g/ { H" q( J8 {0 v& X6 _+ ]Random allocation, 随机化分组 Z$ @" R/ t" Z- g3 Y0 L
Random blocks design, 随机区组设计
& `2 a5 I3 l) L/ V' @& b/ XRandom event, 随机事件
4 i- E8 }! |, HRandomization, 随机化
3 J, H L4 K+ i' |9 ZRange, 极差/全距
T2 d1 | m6 E. O2 L, O9 uRank correlation, 等级相关
7 W6 w' w8 x7 F% X8 E! t7 T3 f X2 xRank sum test, 秩和检验: B; t) ]( h0 J
Rank test, 秩检验1 A& r' s6 X, Z: b
Ranked data, 等级资料
O% a( b: q; b j2 @5 yRate, 比率 w: a; C6 { k) l b1 }
Ratio, 比例
# r% \1 K- x2 L# H% |$ i3 sRaw data, 原始资料# @" a& \! {( e$ m ~
Raw residual, 原始残差4 t9 w! V) Z& y
Rayleigh's test, 雷氏检验. ]" k+ q# p% k; b1 G! }7 ~: g; x
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
) w0 Z5 J: K- kReciprocal, 倒数
1 g0 v8 w' P/ T) K- a3 g0 w9 N( fReciprocal transformation, 倒数变换& A) V7 q. f0 x( M. b* \& M; y
Recording, 记录6 U# v4 Z) I2 g6 ~6 M4 |* n5 Z- _! I$ k
Redescending estimators, 回降估计量1 ?( |# G0 ?' o$ K7 P; o, g2 v
Reducing dimensions, 降维$ b, Q: Z; U5 Z9 y3 y
Re-expression, 重新表达
' e5 x; M' @" a, s. Q* z7 kReference set, 标准组
, W7 S8 I- f0 ?Region of acceptance, 接受域9 `5 J) d y' ?3 C
Regression coefficient, 回归系数
5 Y Q4 m h) u- g) q) d# x+ ]7 T4 hRegression sum of square, 回归平方和
; q5 B) @1 E$ E% _Rejection point, 拒绝点+ F3 s6 Q1 R7 L: X2 x6 D
Relative dispersion, 相对离散度' T! T+ k9 y' ]2 N
Relative number, 相对数
' H ~9 T. g0 a$ ZReliability, 可靠性
( {: ]0 Z/ |9 D+ `; LReparametrization, 重新设置参数( y. k. l$ U1 J: o5 I/ {
Replication, 重复5 L! y# E! ?5 ]5 A
Report Summaries, 报告摘要9 v# | k8 N; o" C
Residual sum of square, 剩余平方和# D |) Z- _- |3 b! E& Y# Q
Resistance, 耐抗性6 ]% A5 B9 l8 H+ x" h5 U
Resistant line, 耐抗线
: U; ?: |4 B' j& Y% n5 oResistant technique, 耐抗技术' E; C# X6 V0 K# ~& I
R-estimator of location, 位置R估计量- T! P! o4 z* z/ U( f' Y
R-estimator of scale, 尺度R估计量
+ s# i# F" e4 T* o3 y0 c$ `Retrospective study, 回顾性调查
5 ~/ k6 L% l% v' X0 e( c KRidge trace, 岭迹
9 {, @6 k) p$ v1 l: [, d9 [Ridit analysis, Ridit分析
- Q$ ~# W; a k$ R8 H6 yRotation, 旋转3 F" U) C2 ?# x1 B) A' a0 h3 F1 l
Rounding, 舍入
: h% F1 R9 f8 j3 U5 i9 fRow, 行( I' s0 G6 w. s" k5 J2 h# N: l
Row effects, 行效应
9 J R5 N% L& G+ E0 g! i: ARow factor, 行因素
+ N$ ~7 ~; u/ y, Y9 K* dRXC table, RXC表
! t8 e! f p9 [& B+ u- E3 uSample, 样本
" J0 D4 ?+ |" S: e$ ~/ RSample regression coefficient, 样本回归系数
) B) B8 s* R2 z" O6 B% t/ GSample size, 样本量
) [7 ]) v" B$ ^. R5 Q9 ASample standard deviation, 样本标准差+ U6 X& u2 Y) @( d
Sampling error, 抽样误差
! ^8 P9 C. {, HSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包% O5 A! f8 j8 _4 g; M& J
Scale, 尺度/量表% }) j* W4 r+ G8 C, E
Scatter diagram, 散点图
2 C# p) y- U" M0 m# CSchematic plot, 示意图/简图
9 X$ n- `* I- h5 r2 z6 aScore test, 计分检验4 M: O- R' L. b' a0 m/ _& U* P' A
Screening, 筛检
! g6 W3 e; _: Q& D# BSEASON, 季节分析
) g5 y# `; ?) O* U6 r3 R5 MSecond derivative, 二阶导数
. x; [5 `9 ]: D. s5 BSecond principal component, 第二主成分
( Q) k- ^9 }- {4 K4 s. r- ISEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 8 R# v3 u$ I" E3 J4 V
Semi-logarithmic graph, 半对数图8 {/ ]+ _; \1 c* G3 J, M* C
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸4 X& T) D# d+ x% H
Sensitivity curve, 敏感度曲线; ^% N* ^7 ]7 p7 [# g$ g; p
Sequential analysis, 贯序分析; u% l. f( c! ?% ^8 d
Sequential data set, 顺序数据集) n) ~$ T5 k& R5 z- K
Sequential design, 贯序设计
" f: `$ G8 g. U/ T7 _/ HSequential method, 贯序法: |. A) C. C( ]7 K
Sequential test, 贯序检验法
3 E$ B! d% S& f$ I9 P" vSerial tests, 系列试验
7 ~$ O- N* U$ U. }- }2 UShort-cut method, 简捷法 4 E+ u4 t* Z9 b; @' U
Sigmoid curve, S形曲线& G7 f4 W0 S' D. I5 j) M5 I
Sign function, 正负号函数! ^# ^/ w& F1 P: P% _, M
Sign test, 符号检验6 r$ j- V' r" Z* J6 Q
Signed rank, 符号秩
3 U2 W2 {9 X- v9 W% U# {; bSignificance test, 显著性检验. j5 Y+ R; f* m x9 T5 [
Significant figure, 有效数字( `$ G0 K6 A& B& o. l" _
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
2 f! r# f8 q$ u' G2 J1 u7 rSimple correlation, 简单相关* `) A, n) p! Y# k
Simple random sampling, 简单随机抽样
9 D/ C$ o8 x9 B/ mSimple regression, 简单回归
4 [$ H2 f/ Y' `simple table, 简单表
K, t9 B" H D. Z2 _; B4 y" n( SSine estimator, 正弦估计量
" g% \" S$ n" |! [7 ^+ K; |* PSingle-valued estimate, 单值估计
- ^! X" r5 J. t7 U3 eSingular matrix, 奇异矩阵
' B2 m1 p7 W: m# o. z1 P( \' bSkewed distribution, 偏斜分布
; A3 i4 ~2 h+ s) ZSkewness, 偏度
$ R7 {5 d2 q) T2 a# v& H6 H$ PSlash distribution, 斜线分布. [) Y- f1 o/ f3 ~) f
Slope, 斜率2 [ X' b4 X& M& u; k- y N
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
' Z4 L. _# G5 S. F. m: NSource of variation, 变异来源
( S |+ Z4 B; P" h. cSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
$ m8 r" p$ Y1 B- y% @" o: E( `0 qSpecific factor, 特殊因子* F# _- n2 f" k$ k3 c3 {
Specific factor variance, 特殊因子方差' `; E0 e9 H! `& s( g- V8 q
Spectra , 频谱
E) Z# l6 v# c' A( t' S! y' jSpherical distribution, 球型正态分布
. H* J) t8 G7 x0 iSpread, 展布
" P+ `3 |0 E# X. H. K, U* W: JSPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
7 M& ]$ S* |4 c2 m$ rSpurious correlation, 假性相关: [! Z( b8 z) z" X
Square root transformation, 平方根变换 F" g# `0 E8 @
Stabilizing variance, 稳定方差9 H3 F" ^! U0 f. p, y
Standard deviation, 标准差
0 d, u& l5 r. j0 i* Q" z/ wStandard error, 标准误) a. z. H/ I7 f- T
Standard error of difference, 差别的标准误
& @( t2 \" F9 {, r- E& C0 y8 eStandard error of estimate, 标准估计误差
: z9 E" }9 N) Q# kStandard error of rate, 率的标准误
7 c. F% l9 K1 q2 H+ p- T; b: s9 X+ nStandard normal distribution, 标准正态分布1 @ S* g! U0 H
Standardization, 标准化
$ ^8 `0 S* K* `/ I- U AStarting value, 起始值( P" l8 v! A, R: K8 h j
Statistic, 统计量
. A6 y1 @ Y" w* e8 P' I4 t; [Statistical control, 统计控制: c) t9 Z1 @/ B8 O! {$ g" @! v
Statistical graph, 统计图
1 k; n6 D- B* O& X3 R5 eStatistical inference, 统计推断
9 G6 Q% J1 e j; { `1 I' QStatistical table, 统计表
* ~* c; I3 C* USteepest descent, 最速下降法
! @+ h& Q2 v9 Y5 }Stem and leaf display, 茎叶图
& A: O7 b% b# T8 a7 d% C1 Q8 s+ d3 UStep factor, 步长因子
0 f. V7 N' E' D3 T( rStepwise regression, 逐步回归; U% R6 Y( \8 L9 z' U4 D
Storage, 存
% _2 y) u% U; J7 [# d }: h7 s# [Strata, 层（复数）
4 ~! D" H! b. ~" C, ~Stratified sampling, 分层抽样
- A6 { c/ w* N2 x9 T1 U/ pStratified sampling, 分层抽样
9 v& d& w" f3 r$ { r) jStrength, 强度/ {2 L0 z* }; ?4 @7 C8 l g5 }
Stringency, 严密性
% R+ k1 Q4 ^7 o( R& {; G, CStructural relationship, 结构关系
7 K$ @7 }! @- H3 a8 z/ @0 X% HStudentized residual, 学生化残差/t化残差
1 U$ m9 `4 ~. }# x* N6 tSub-class numbers, 次级组含量, G7 ^1 U/ n* ?& V, }4 T
Subdividing, 分割
: r# U6 J9 r' qSufficient statistic, 充分统计量
2 D* o3 i$ N) x- I. C! Z+ DSum of products, 积和# g. i, ?% }* j+ L; b
Sum of squares, 离差平方和+ d$ z7 I- d' t" q( F& v
Sum of squares about regression, 回归平方和
+ P# u7 [' P1 x1 jSum of squares between groups, 组间平方和+ E: Z$ U, O/ G; H) k0 k# H! G
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和: z: t8 r+ _( g# y
Sure event, 必然事件/ h6 `5 z) ?9 H" n
Survey, 调查
9 R) n) A- }9 H7 m4 W, ^Survival, 生存分析6 k) R% [4 r' J* S2 H& l9 }
Survival rate, 生存率
- I2 O9 k( {, ^6 Q0 oSuspended root gram, 悬吊根图% T/ P# ? U& |6 B/ a
Symmetry, 对称# B: w1 a. T" v; \3 c
Systematic error, 系统误差
6 A* R: O0 [& b4 i4 m5 L0 M- RSystematic sampling, 系统抽样
" s: U, N, K) R2 Y" WTags, 标签
% |5 }( H) ?" wTail area, 尾部面积1 R4 M0 Q7 ~- v
Tail length, 尾长
) O z+ n2 ~$ S6 [Tail weight, 尾重# a! W6 P$ P- r
Tangent line, 切线( ~7 x( W ]$ \; C2 n- Y
Target distribution, 目标分布
$ M; ~! B6 V- c. z7 JTaylor series, 泰勒级数
( t, w! m3 U& m+ @; S6 i* W3 z6 VTendency of dispersion, 离散趋势- K u1 J! V4 v
Testing of hypotheses, 假设检验
+ T9 o1 z- ^! oTheoretical frequency, 理论频数$ ?: g. ]4 ]$ S2 a- c$ {
Time series, 时间序列* L- a/ D& D, r( C2 H
Tolerance interval, 容忍区间
. t0 D+ y. ?: vTolerance lower limit, 容忍下限
9 n6 {* t* x \1 d7 a: HTolerance upper limit, 容忍上限! |) Z7 i8 C" l% m- J( {' e- t7 J3 ^
Torsion, 扰率1 q- p3 `$ Y3 Z! ?% o- Y! E
Total sum of square, 总平方和
! |. F2 \7 M: P0 ^" l( wTotal variation, 总变异
$ S9 b0 D( L0 m$ W6 o6 P" JTransformation, 转换7 a( `- T! l3 R* [- M
Treatment, 处理$ _! g/ ^& W* _/ D( C2 A+ H1 |5 N
Trend, 趋势; D5 f1 f2 L' {( g1 O% c8 M( ]4 d
Trend of percentage, 百分比趋势
, x; v( F& p1 c3 `( k1 ^7 g$ J! `/ WTrial, 试验
+ G( d7 u( ^' u+ z* K+ {$ ZTrial and error method, 试错法
; v" o5 V# Z) D1 vTuning constant, 细调常数
, v$ j. N6 z4 l1 mTwo sided test, 双向检验1 P2 g2 q- @1 o9 O
Two-stage least squares, 二阶最小平方: b l4 H* W% y# M$ Z1 v
Two-stage sampling, 二阶段抽样" `5 d% _ Q4 z: ]& T+ e# T
Two-tailed test, 双侧检验
; h4 j" ~6 |: d+ L0 v% {3 o1 bTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析' e8 Z$ Z- P: O, M% W# K4 j6 w
Two-way table, 双向表( \4 F4 p" p) f- ~% n8 L9 @
Type I error, 一类错误/α错误
3 ~: J3 z1 s& @: mType II error, 二类错误/β错误 }2 ]; y8 u2 D! m" p8 @; A0 f
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称! ^2 J. l3 c; x+ Y! U' S
Unbiased estimate, 无偏估计
]6 S' z9 p) P, C* `" ^Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
' N: o( V* [! E) O$ AUnequal subclass number, 不等次级组含量
- g2 f; Q( ~8 pUngrouped data, 不分组资料
) U6 \3 ?3 c- w. S" e; |# ^Uniform coordinate, 均匀坐标
' x) _7 Z( U, |; IUniform distribution, 均匀分布- o# t9 G4 U! _# T& o1 c% X
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
+ l) Q6 ~1 @6 S) s5 \' aUnit, 单元0 v; k, G y" F B; P
Unordered categories, 无序分类6 t! G. H8 n- z! g% t8 u
Upper limit, 上限
* ~: b8 F$ W, P& z J% iUpward rank, 升秩 A- l3 M6 o w/ M: t5 \4 R
Vague concept, 模糊概念( j8 h3 X: J8 Y* N, d" e& @
Validity, 有效性
. R/ F9 x# m- |3 ~4 a& F. d- BVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
: p: [' l' M7 ]6 F) JVariability, 变异性( }2 s ^4 r/ q* t% Y: }" R
Variable, 变量
6 q. C$ J1 Y, E6 [/ H2 C+ iVariance, 方差
( x, w4 u& t* `& JVariation, 变异
' Z) X5 F+ J0 |3 E& ?1 h0 gVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
0 o V+ j: }1 hVolume of distribution, 容积
1 F9 t! M. g" sW test, W检验; J9 I6 o( T8 G3 |, A
Weibull distribution, 威布尔分布
- l9 e, M1 _( Y! h) ?0 nWeight, 权数
' |, {8 l, _! ?; |Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验6 w. Z! n% h. A! g
Weighted linear regression method, 加权直线回归! H4 g0 n. J/ _5 G9 T
Weighted mean, 加权平均数
. } K" T6 E+ m! D8 ~6 zWeighted mean square, 加权平均方差* I( O+ w1 V( A7 @7 u6 h+ g# L
Weighted sum of square, 加权平方和
! j% M4 I" U$ `2 kWeighting coefficient, 权重系数
3 t/ b* L" i5 w- tWeighting method, 加权法
$ b% [0 {# V9 D9 r" KW-estimation, W估计量
) o. m# t% H* G# Y, a# uW-estimation of location, 位置W估计量- _& A3 P# _+ h9 z: B5 ~1 Z) b' A
Width, 宽度
6 p, Y K' c& T3 O8 _' E+ vWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验8 U& u2 F+ J) E+ K' p7 q5 v
Wild point, 野点/狂点
, o) c: n, Q$ pWild value, 野值/狂值
U9 D8 ~) e" l: s7 QWinsorized mean, 缩尾均值, Q4 `4 S- h% {& D/ l
Withdraw, 失访
1 T- V5 P. c# `# Q/ u( n5 ^ [. yYouden's index, 尤登指数: D9 \+ @6 l2 \1 O8 t3 A
Z test, Z检验
# r9 U7 }& {' u6 V @Zero correlation, 零相关% I8 ?7 I4 x! \3 ~+ h
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
